DMSP-OLS夜間城市燈光數據介紹

DMSP(Defense Meteorological Satellite Program)是美國國防氣象衛星計劃。該項目是通過(guò)氣象衛星搭載的傳感器，探測出夜間低強度燈光，例如城市的燈光、車(chē)流的燈光、居民小區的燈光等。目前，獲取到這些DMSP-OLS夜間燈光數據，已成為研究人類(lèi)活動(dòng)的不可多得數據源。Tilottama 等人(2013)發(fā)現了夜間衛星圖像數據的巨大價(jià)值，這些燈光數據要相比典型的人口普查數據，折射出的信息比較綜合和呈現的頻次更高，且能在多個(gè)研究領(lǐng)域得到運用。

多領(lǐng)域運用

衡量區域和城市經(jīng)濟發(fā)展水平

DMSP-OLS夜間城市燈光數據被廣泛運用于多個(gè)領(lǐng)域，一些學(xué)者將這一指標當作真實(shí)反映一個(gè)地區的經(jīng)濟發(fā)展情況的替代性指標。

在研究區域發(fā)展的政治經(jīng)濟關(guān)系方面，Hodler等人(2014)通過(guò)將該數據與國家領(lǐng)導人的出生地信息鏈接，收集了從1992年到2009年共126個(gè)國家38427個(gè)地區的數據，發(fā)現在政治體制薄弱、公民受教育程度較低的國家中，現任領(lǐng)導人出生地的夜間燈光光線(xiàn)更強的現象較為普遍，而在政治制度相對較好的國家則影響不大。同樣地，范子英等人(2016)運用了倍差法估計新任部長(cháng)對地區燈光亮度的影響，發(fā)現新任部長(cháng)對其出生地的經(jīng)濟增長(cháng)具有顯著(zhù)的促進(jìn)作用，對其籍貫地和工作地的影響則不明顯。將DMSP-OLS夜間燈光數據與政治家的信息鏈接起來(lái)的方法，為今后的區域政治與經(jīng)濟發(fā)展研究提供了新的思路。

在研究對區域發(fā)展的作用和影響方面，Papaioannou等人(2014)運用夜間燈光數據發(fā)現在非洲地區，地區距離首都位置越遠，國家機構的作用力越弱，國家在偏遠地區的滲透有限。當與和交通建設相結合時(shí)，張俊(2017)運用匹配倍差法和OLS發(fā)現高鐵開(kāi)通顯著(zhù)提高了縣級市的平均燈光亮度，但對縣的平均燈光亮度沒(méi)有顯著(zhù)影響。這說(shuō)明了高鐵開(kāi)通對縣級市和縣的經(jīng)濟發(fā)展帶來(lái)了不同的影響。

未來(lái)城鎮化發(fā)展的模式關(guān)系未來(lái)城市的發(fā)展，劉修巖等人(2017)運用校正后的夜間燈光數據度量了地區經(jīng)濟效率，同時(shí)考察了城市空間結構對經(jīng)濟效率的影響及其尺度差異。發(fā)現在城市和市域等較小的空間尺度上，單中心的空間結構更加有利于經(jīng)濟效率提升;在省域這一較大的空間尺度上，多中心的空間結構則更能促進(jìn)經(jīng)濟效率提升。中國未來(lái)的城鎮化發(fā)展模式應該嚴格控制大城市無(wú)序蔓延式的發(fā)展，同時(shí)鼓勵農村轉移人口進(jìn)入中小城市，提高中小城市的規模。通過(guò)便利的基礎設施將中小城市與大城市連接形成多中心、網(wǎng)絡(luò )化的城市空間結構。

部分有歷史文化價(jià)值的城市可以利用歷史文化的名片來(lái)促進(jìn)自身的發(fā)展，盧盛峰等人(2018)發(fā)現基于歷史文化的城市更名會(huì )使城市燈光總強度提高，有效地促進(jìn)了城市旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和推動(dòng)了城市交通網(wǎng)絡(luò )設施的建設。

衡量GDP

GDP歷來(lái)是經(jīng)濟研究的重中之重，Henderson等人(2012)利用衛星夜燈數據與實(shí)測收入增長(cháng)數據結合起來(lái)，增加對真實(shí)收入增長(cháng)估計的準確率。在關(guān)于中國經(jīng)濟增長(cháng)及GDP數據是否可信問(wèn)題方面，許康寧等人(2015)對1992年-2012年中國省級面板數據運用OLS和空間計量等方法進(jìn)行回歸，發(fā)現不同的估計方法下DMSP-OLS夜間燈光亮度與GDP之間均存在著(zhù)顯著(zhù)的正相關(guān)關(guān)系。夜間城市燈光亮度是可以作為觀(guān)察經(jīng)濟增長(cháng)數據的替代變量的。clark等人(2017)也在針對中國官方GDP統計數據的質(zhì)量方面，利用DMSP-OLS夜間燈光數據為一個(gè)獨立的基準，比較中國公布的各種經(jīng)濟指標。結果表明中國官方統計數據并沒(méi)有夸大經(jīng)濟的增長(cháng)，甚至可能實(shí)際增長(cháng)率要高于官方公布的數據。夜間燈光數據的亮度指標可以度量城市的真實(shí)經(jīng)濟發(fā)展狀況，盧盛峰等人(2017)利用官方發(fā)布的城市生產(chǎn)總值與城市夜間燈光亮度的比值來(lái)刻畫(huà)城市的GDP注程度。研究結果表明，中國地區之間的 GDP 注水系數存在較大差異，同時(shí)在地域分布上具有集中分布特征，而在時(shí)期上呈現一種持續惡化的趨勢。相對而言，四川、湖南、湖北以及江西和福建等省份平均注水嫌疑更加嚴重;2006-2012 年，所有省份的平均注水程度相對于 2000 — 2005 年都有明顯上升。如果以官方承認統計數據存在注水的 2011-2014 年遼寧省數據為參考，那么位于這一注水系數以上的四川、湖南、湖北、福建、江西、江蘇、浙江等省份所轄的城市都存在較大的 GDP 注水嫌疑。丁煥峰等人(2017)建立了燈光數據和GDP的相關(guān)性后，分析了1992年至2013年的中國省級區域經(jīng)濟增長(cháng)和人口變化引起的燈光變化的空間模式。還用區域的燈光亮度度量了經(jīng)濟增長(cháng)的區域不平衡性的地理變化。特別關(guān)注了在這個(gè)時(shí)間段內的省級區域規模、距離海岸線(xiàn)的距離與燈光亮度變化的關(guān)系，沿海及內陸區域發(fā)展的差異。發(fā)現各分析單位間存在空間擴散或空間溢出相互作用，且程度較強;周邊地區的擾動(dòng)會(huì )降低本地區NTL的增長(cháng);中國省級區域燈光與GFP之間的強對數相關(guān)性。區域面積和經(jīng)濟增長(cháng)率之間的線(xiàn)性相關(guān)性很弱，并非是地理面積越大的省份NTL亮度增長(cháng)越快;區域燈光增長(cháng)路隨著(zhù)距離海岸線(xiàn)的距離增加而減少。中國省級經(jīng)濟增長(cháng)具有明顯的空間依賴(lài)性，區域經(jīng)濟增長(cháng)的行為不僅受到自身特征的影響，同時(shí)還受到鄰居特征的影響。另外，省級經(jīng)濟增長(cháng)在空間上確實(shí)存在顯著(zhù)的集聚性，區域呈現“一榮俱榮、一損俱損”的現象，與此同時(shí)空間差異也較為明顯。

其他領(lǐng)域

除了區域發(fā)展和衡量GDP外，DMSO-OLS夜間燈光數據還在很多領(lǐng)域運用，例如王賢彬等人(2017)運用GMM方法，構建了動(dòng)態(tài)面板模型系統性地考察了夜間燈光亮度的區際差距變動(dòng)趨勢，結果發(fā)現夜間燈光亮度變化與用電量變化之間存在高度相關(guān)性，落后地區的夜間燈光亮度的快速增長(cháng)一定程度上反映了電力消費密集型經(jīng)濟活動(dòng)的快速擴張，并且在行政空間維度上表現為夜間燈光亮度的互相追趕。

在環(huán)境方面，Sutton等人(2002)指出傳統市場(chǎng)經(jīng)濟活動(dòng)和“非市場(chǎng)”生態(tài)系統服務(wù)都發(fā)生在特定的空間位置。他們試圖映射出它們的空間模式。利用DMSP - OLS的夜間衛星圖像數據集和全國總GDP，運用了獨特的測量方式，將生態(tài)系統服務(wù)經(jīng)濟的百分比與2001年的環(huán)境可持續性指數關(guān)聯(lián)。來(lái)描述時(shí)間變化對生態(tài)系統服務(wù)的價(jià)值。

社會(huì )研究中普遍存在的問(wèn)題中有一是提高發(fā)展中國家的社會(huì )經(jīng)濟數據的質(zhì)量，Chen等人(2011)將DMSP-OLS的夜間衛星圖像數據集中的亮度代替標準產(chǎn)出度量，希望通過(guò)亮度的測量可以改進(jìn)區域的產(chǎn)出估計。發(fā)現在統計系統D或E級的國家效果最好，若統計系統提升到C級或B級，則替代效果不佳。

全球國家人口分布廣泛，很難以全球為范圍收集到全面并統一標準的有關(guān)生活質(zhì)量的數據。Elvidge 等人(2011)根據DMSP 的照明數據繪制了2006年的電氣化空間范圍。他們將DMSP-OLS的夜間照明數據和人口密度網(wǎng)絡(luò )結合，得到了第一個(gè)系統的全球電氣化率評估，包含了229個(gè)國家和2000多個(gè)次國家級單位。

Charlotta等人(2015)在研究瑞典的人口、工資收入、企業(yè)等方面，發(fā)現NTL與經(jīng)濟活動(dòng)之間的相關(guān)性足夠強，能較好的代表人口與企業(yè)密度，但與工資的相關(guān)性較弱，尤其對于工資的估計，在大城市被略高估，在農村地區被低估。

Baum-Snow等人(2017)將1992年至2009年的夜間衛星燈光圖像與1962年、1990年、1999年、2005年和2010年的數字化國家公路和鐵路地圖整合在一起，研究了在過(guò)去的20年里，中國高速公路和鐵路網(wǎng)絡(luò )的擴張程度和配置如何影響了中國城市的形態(tài)。發(fā)現子午線(xiàn)公路和環(huán)線(xiàn)公路會(huì )導致大量的人口分散化，而公交會(huì )有助于城市的緊湊性。

楊孟禹等人(2017)在研究城市規模時(shí)，利用全球夜間燈光數據構建新城市規模指數來(lái)反映城市規模的變動(dòng)。發(fā)現城市規模變動(dòng)水平方向的空間競爭為正，且在2004-2013年間逐年遞增，城市規模變動(dòng)在空間上表現出越來(lái)越強的模仿性;垂直方向的空間競爭顯著(zhù)存在且為正，官員晉升機制也能引起城市規模的效仿現象。研究還發(fā)現，在晉升年份，城市規模變動(dòng)空間競爭以垂直方向為主導，在其他年份則以水平方向的競爭為主導。

數據的校正

DMSP-OLS夜間城市燈光數據盡管已在多個(gè)領(lǐng)域得以廣泛運用，其本身還是有一定的缺陷的，如燈光數據由不同衛星獲取，數據有不可比性;同一衛星長(cháng)時(shí)間探測可能會(huì )因衰退帶來(lái)波動(dòng)。曹子陽(yáng)等人(2015)使用不變目標區域法的影像校正方法，對提取出的中國區域的夜間燈光影像進(jìn)行校正，并對結果進(jìn)行了檢驗。范子英等人(2016)亦對燈光數據進(jìn)行了校正。

小結

DMSP-OLS夜間城市燈光數據已在區域發(fā)展、GDP、環(huán)境、人口、城市規模等領(lǐng)域有較強的應用性。雖然仍有局限和缺陷，例如無(wú)夜間燈光的人類(lèi)活動(dòng)的區域就無(wú)法探測其狀況，以及使用的傳感器和衛星的不同導致收集的數據有差異，需要進(jìn)行校正等，但任何數據都會(huì )有其局限性。

相信利用城市燈光數據還可以運用在更多的研究方向上，例如某區域內企業(yè)總體的進(jìn)入和退出情況，或許可以使用該區域各年的燈光數據進(jìn)行相關(guān)研究;城市間企業(yè)的遷入遷出，產(chǎn)業(yè)的地域性轉移，或許可以使用多個(gè)時(shí)間橫截面下地域間的城市燈光數據的演變進(jìn)行相關(guān)研究;產(chǎn)業(yè)的轉型，不同產(chǎn)業(yè)其對城市夜間燈光數據的影響可能會(huì )有所不同，也可能可以利用城市燈光數據來(lái)探至一二?？傮w來(lái)說(shuō)，DMSP-OLS夜間城市燈光數據在經(jīng)濟發(fā)展等多方面的研究提供了全新的視角